Изучение интерпретатора кода OpenAI ChatGPT: Глубокое погружение в его возможности

Достижения OpenAI в области обработки естественного языка (NLP) отмечены появлением крупномасштабных языковых моделей (LLM), которые лежат в основе продуктов, используемых миллионами, включая помощник по кодированию GitHub Copilot и поисковую систему Bing. Эти модели, благодаря своей уникальной способности запоминать и объединять информацию, установили беспрецедентные стандарты в таких задачах, как генерация кода и текста.

Понимание интерпретатора кода ChatGPT

Чтобы понять значение интерпретатора кода ChatGPT, важно сначала понять, что это такое и как он был создан.

По сути, интерпретатор кода ChatGPT использует возможности ChatGPT, но вводит повышенную профессиональность в понимании, интерпретации и даже генерации кода на различных языках программирования. Эта функция превращает ChatGPT из генератора текста в бесценный инструмент для разработчиков, помогающий в понимании кода, отладке и даже генерации кода.

Обучение GPT для программирования: подход Codex

И GitHub Copilot, и интерпретатор кода ChatGPT используют модель Codex, разработанную OpenAI.

Codex, специализированная языковая модель GPT, разработана для профессионального написания кода на Python. Обученная на публично доступном коде из GitHub, Codex демонстрирует свой потенциал, обеспечивая функции в GitHub Copilot. Когда ее оценивают на способность синтезировать программы из docstring, меру функциональной правильности, Codex превосходит как GPT-3, так и GPT-J.

Заметным наблюдением является то, что повторная выборка повышает профессиональность Codex. Когда используются до 100 выборок на задачу, скорость успеха модели увеличивается до 70,2%. Такая эффективность предполагает возможность использования эвристического ранжирования для выбора точных образцов кода, не требуя полной оценки для каждого.

Чтобы оценить ее возможности, модель была задействована в создании самостоятельных функций Python на основе только docstring. Точность сгенерированного кода затем оценивалась с помощью тестов. В наборе данных, состоящем из 164 оригинальных задач программирования, которые включают понимание языка, алгоритмы и базовые математические тесты, Codex с 12B параметров решила 28,8% из них за одну попытку.

Тренировочные данные для модели Codex: https://arxiv.org/abs/2107.03374

Благодаря дальнейшему усовершенствованию модели посредством тонкой настройки правильно реализованных самостоятельных функций, ее эффективность была повышена, в результате чего Codex-S решила 37,7% задач за первую попытку. Однако в практической области программирования распространен подход проб и ошибок. Подражая этому реальному сценарию, модель Codex-S, когда ей дали 100 шансов, успешно решила 77,5% задач.

Генеративные модели, такие как ChatGPT, которые производят код, обычно оцениваются путем сравнения сгенерированных образцов с эталонным решением. Это сравнение может быть либо точным, либо использовать меру сходства, такую как балл BLEU. Однако эти метрики, основанные на совпадении, часто не могут уловить нюансы кодирования. Ключевым критиком BLEU является его неэффективность в захвате семантических характеристик кода.

Вместо того, чтобы полагаться только на совпадение, была предложена более релевантная мера: функциональная правильность. Это означает, что код, сгенерированный моделью, должен пройти заданный набор тестов. Эта идея соответствует стандартным практикам кодирования, поскольку разработчики часто используют тесты для оценки эффективности и точности своего кода.

Эта метрика оценивает не только точность, но и функциональную пригодность сгенерированного кода.

Метрика pass@k вводится как мера функциональной правильности. Она по сути означает, что если любой из “k” сгенерированных образцов кода проходит тесты, задача считается решенной. Однако вместо использования ее в прямой форме используется не偏ленный оценщик для расчета pass@k, чтобы избежать высокой дисперсии.

Чтобы оценить возможности ChatGPT по кодированию, в исследовании использовался набор данных HumanEval. Этот набор данных состоит из рукописных задач Python, каждая из которых сопровождается тестами.

https://github.com/openai/code-align-evals-data/blob/main/human_eval

Учитывая риски, связанные с запуском неизвестного или недоверенного кода, была разработана песочница для безопасного тестирования сгенерированного кода. Эта среда использовала gVisor для эмуляции ресурсов и создания барьера между хост-системой и запускаемым кодом. Таким образом, даже если модель производит вредоносный код, он остается изолированным и не может нанести вред хосту или сети.

Использование интерпретатора кода ChatGPT

OpenAI’s ChatGPT претерпел многочисленные эволюции, и интерпретатор кода выделяется как революционная функция в модели GPT-4. В отличие от традиционных интерфейсов чата, интерпретатор кода позволяет пользователям глубже погрузиться в вычислительные задачи, безшовно стирая границы между разговорами человека и ИИ и вычислительными процессами.

В своей основе интерпретатор кода похож на наличие компьютера, встроенного в чат-бот. Эта динамическая функция предлагает пользователям временное дисковое пространство для загрузки различных форматов файлов, от обычных типов, таких как TXT, PDF и JPEG, до более специализированных, таких как CPP, PY и SQLite. Этот диапазон поддержки усиливает его универсальность в различных задачах, будь то обработка документов или манипуляция изображениями.

Работая в прочной и безопасной среде, интерпретатор кода оснащен более чем 300 предустановленными библиотеками. Эта песочница обеспечивает безопасность, одновременно предоставляя значительную вычислительную мощность. Интересно, что, когда ее просят, она создает скрипт Python в реальном времени для выполнения запроса пользователя. Например, конвертирование изображения-PDF в поисковый формат с помощью OCR; все, что нужно сделать пользователю, – это загрузить документ, и ChatGPT справится с остальным.

Интригующим моментом было ограничение размера файла для загрузки. Хотя окончательные спецификации еще не объявлены, эксперименты пользователей предполагают, что система может эффективно обрабатывать файлы, значительно превышающие 100МБ. Независимо от размера, важно отметить, что эти файлы являются временными, удаляясь после окончания сеанса чата.

Гениальность интерпретатора кода не только в его техническом совершенстве, но и в его доступности. OpenAI предлагает эту функцию подписчикам ChatGPT Plus, которая поставляется с моделью GPT-4. Таким образом, этот трансформирующий инструмент не только для технической элиты, но и постепенно становится доступным для более широкой аудитории.

Различие между стандартной моделью ChatGPT и интерпретатором кода заключается в их парадигмах взаимодействия. Хотя первая в основном генерирует текстовые ответы, вторая понимает и выполняет код, предлагая прямые результаты. Это не только делает его ценным активом для технических специалистов, но и наделяет тех, кто не имеет знаний кодирования, возможностью выполнять сложные вычислительные задачи.

Возможности интерпретатора кода ChatGPT могут революционизировать несколько аспектов разработки программного обеспечения и науки о данных:

• Автоматическая генерация кода: Для как программных приложений, так и скриптов анализа данных, учитывая высокоуровневое описание, система может производить шаблоны или сложные фрагменты кода, ускоряя процесс разработки и анализа данных.
• Проверка кода и валидация данных: Инструменты, управляемые ИИ, такие как ChatGPT, могут помочь в улучшении качества и безопасности баз кода программного обеспечения. Кроме того, в области науки о данных такие инструменты могут быть инструментальными в проверке и валидации скриптов обработки и преобразования данных, обеспечивая точность и эффективность.
• Помощь в анализе данных: Для ученых-исследователей данных интерпретатор кода ChatGPT может помочь в генерации кода для начального исследования данных, визуализации и даже базовых статистических тестов, облегчая рабочий процесс анализа данных.

Если вы заинтересованы в изучении тонкостей ChatGPT и инженерии запросов, Unite.AI предлагает всесторонний анализ в ‘ChatGPT: Продвинутая инженерия запросов‘.

Настройка интерпретатора кода ChatGPT

Интеграция интерпретатора кода позволяет платформе интерпретировать запросы пользователей, выполнять их как код Python и отображать результаты в интерактивном формате чата. Чтобы получить доступ к этой функции, пользователи могут перейти к настройкам ChatGPT, изучить раздел функций бета-тестирования и активировать интерпретатор кода.

Что отличает его, так это его прозрачный механизм. Когда пользователи запрашивают задачу, платформа раскрывает каждый шаг процесса обработки, предлагая ясность в том, как команды интерпретируются и выполняются. Важно отметить, что для целей конфиденциальности и безопасности интерпретатор кода работает без подключения к Интернету.

Изучение преимуществ интерпретатора кода ChatGPT

Визуализация данных и анализ

ChatGPT выходит за рамки традиционных графиков, предлагая как традиционные, так и инновационные графические представления. Это обеспечивает пользователям возможность просматривать свои данные в форматах, которые предоставляют наиболее осмысленные идеи.

Однако это не только о визуализации сырых данных. Модель ChatGPT способна обрабатывать и совершенствовать данные. Хотя она мощная, пользователям следует проявлять осторожность.

Финансовым аналитикам будет особенно полезна возможность интерпретатора кода анализировать и визуализировать котировки акций. Благодаря безшовной интеграции пользователи могут загружать наборы данных и визуализировать их в различных форматах. Эта функция важна, когда люди могут проводить сложный анализ данных.

Ниже приведен видеоролик, демонстрирующий, как интерпретатор кода ChatGPT создал всесторонний анализ акций TSLA.

Ключевые выводы:

• Акции Tesla столкнулись с волатильностью, но также показали устойчивость с периодами роста.
• Высокие объемы торговли в определенные дни указывают на значительный интерес рынка или реакцию на ключевые события.
• Нисходящая годовая динамика (YTD) предполагает, что инвесторам следует анализировать как внутренние факторы компании, так и внешние рыночные условия при рассмотрении будущих инвестиций.

Реализация компьютерного зрения и OCR

Обнаружение лиц, важная функция компьютерного зрения, была выполнена с помощью классического метода: классификатора Haar Cascade из OpenCV.

Ниже приведено изображение, демонстрирующее использование классического классификатора Haar Cascade.

Процесс извлечения текста из изображений, известный как оптическое распознавание символов (OCR), был безшовно выполнен с помощью Tesseract, а текст затем структурирован GPT-4, повышая понимание.

В следующем видео показано, как Tesseract (OCR) извлекает текст из изображения сертификата.

Интерпретатор кода превосходно справляется с манипуляциями видео, аудио и изображениями. С помощью простых команд пользователи могут добиться подробных редактирований, таких как конвертирование GIF в MP4 с конкретными улучшениями. Просто загрузите свой файл, введите желаемые изменения, и смотрите, как происходит магия.

Внешняя библиотека Python внутри вашего интерпретатора кода ChatGPT

Интерпретатор кода ChatGPT – это динамическая платформа программирования, оснащенная обширным набором библиотек Python. Эти библиотеки охватывают все, от визуализации данных с помощью Seaborn до продвинутого машинного обучения с помощью Torch. Но это больше, чем просто статический инструмент.

Вдохновленный этой страницей ChatGpt от Korakot Chaovavanich.

Начиная с последнего выпуска nltk, мы загрузили файл .whl в интерпретатор. Затем мы инструктировали ChatGPT найти подходящий каталог site-packages, проанализировав местоположение существующей библиотеки. Следующим шагом было распаковка файла whl в временное место и перемещение файлов в каталог site-packages. Однако это столкнулось с препятствием.

Ища обходной путь, мы попросили: “Пожалуйста, убедитесь, что NLTK установлен в среде Python и доступен после установки”.

ChatGPT ответил, предложив решение. Он предложил добавить временный каталог в sys.path, позволяя Python определить и извлечь модули из распакованного пакета nltk в этом месте. Этот тактик сработал чудесно, что привело к успешной установке NLTK.

Благодаря использованию файлов .whl, установка продемонстрировала смесь изобретательности и адаптивности. Интерпретатор кода ChatGPT, несмотря на первоначальные проблемы, проявил свою универсальность и приверженность удовлетворению потребностей программистов, гарантируя как новичкам, так и ветеранам усовершенствованный опыт программирования.

В fascинiruyushem демонстрации возможностей интерпретатора недавний твит от @DominikPeters подчеркнул уникальную демонстрацию. Peters попросил GPT-4 сгенерировать викторину по парижским округам, и модель доставила функционирующий веб-сайт. Работающая викторина доступна для практического опыта на dominik-peters.de/gpt-arrondissement-quiz/.

https://twitter.com/DominikPeters/status/1652630445639467008?s=20

Подводя итог

Прорыв OpenAI с интерпретатором кода ChatGPT – это не что иное, как трансформация для программистов и не-программистов. Его универсальность в выполнении широкого спектра задач – от помощи разработчикам в отладке до безусильного создания парижских викторин – является свидетельством бесконечного потенциала ИИ в улучшении наших цифровых впечатлений. Вот суть нашего погружения:

Поймите свой инструмент: Как и вы бы познакомились с коллегой, ознакомьтесь с интерпретатором кода. Он разработан на основе Codex, который донастроен из GPT-4. Его профессионализм охватывает несколько языков программирования, что делает его идеальным компаньоном для всех ваших приключений с кодированием.

Примите революцию ИИ: Традиционные практики кодирования вот-вот испытают сейсмический сдвиг. С инструментами, управляемыми ИИ, такими как интерпретатор кода ChatGPT, задачи, такие как выявление ошибок, генерация кода и даже проверка кода, могут быть ускорены.

За пределами кода: Вход интерпретатора кода не ограничивается текстом или кодом. Его способность работать с различными форматами файлов, от простых файлов TXT до сложных скриптов PY, подчеркивает его полезность в различных областях.

Никогда не переставайте экспериментировать: Наше исследование с установкой библиотеки NLTK отражает важность настойчивости и адаптивности, ценностей, которые воплощает в себе интерпретатор кода. Если есть проблема, часто есть способ ее обойти.

Присоединяйтесь к разговору об ИИ: Реальные применения, как показано в викторине по парижским округам, подчеркивают огромную реальную полезность инструмента. Примите его, изучите его и позвольте ему усилить ваши проекты.

Вышеуказанное видео создано с помощью Gen-2 и Midjourney.

Вкратце, интерпретатор кода ChatGPT – это больше, чем просто инструмент; он меняет способ, которым мы взаимодействуем с технологиями. Для инноваторов и энтузиастов он обещает мир, полный потенциала кодирования.